NASDAQ-Handelsdaten

Ich versuche, Bestandsdaten zu finden, mit denen ich üben kann. Gibt es dafür eine gute Ressource? Ich habe folgendes gefunden: ftp://emi.nasdaq.com/ITCH/ aber es hat nur das aktuelle Jahr.

Ich habe bereits eine Möglichkeit, das Protokoll zu analysieren, möchte aber weitere Daten zum Vergleichen haben. Es muss nicht dasselbe Format haben, solange es Preis-, Handels- und Datumsstatistiken enthält.

Mit den folgenden Paketen können Sie sehr einfach Bestandsdaten in Python und R (wahrscheinlich auch in anderen Sprachen) abrufen:

In Python mit: https://pypi.python.org/pypi/ystockquote

Dies ist auch ein wirklich schönes Tutorial in iPython, das Ihnen zeigt, wie Sie die Bestandsdaten abrufen und damit spielen: http://nbviewer.ipython.org/github/twiecki/financial-analysis-python-tutorial/blob/master/1 .% 20Pandas% 20Basics.ipynb

In R mit: http://www.quantmod.com/

HTH.

Es gibt mehrere Plattformen (wie quandl, iex, yahoo), die solche Daten bereitstellen, und pandas_datareader bietet Ihnen eine noch bessere Schnittstelle zum Sammeln von Daten von diesen Plattformen.

In diesem Blog finden Sie ein kurzes Beispiel .

Viele Datenanbieter wurden im Laufe der Zeit deaktiviert. Dieser funktioniert immer noch

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import pylab as pl
import datetime
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
from sklearn import metrics
from matplotlib.collections import LineCollection
from pandas_datareader import data as wb
from sklearn import cluster, covariance, manifold


start = '2019-02-01'
end = '2020-02-01'

tickers = ['MMM',
'ABT',
'ABBV',
'ABMD',
'ACN',
'ATVI']

thelen = len(tickers)

price_data = []
for ticker in tickers:
    prices = wb.DataReader(ticker, start = start, end = end, data_source='yahoo')[['Open','Adj Close']]
    price_data.append(prices.assign(ticker=ticker)[['ticker', 'Open', 'Adj Close']])

#names = np.reshape(price_data, (len(price_data), 1))

names = pd.concat(price_data)
names.reset_index()